中國城市供水業(yè)虧損是因?yàn)槌杀旧仙龁幔?/h1>
2017-06-30 10:47李宏舟于文領(lǐng)閆明喆
財(cái)經(jīng)問題研究 2017年4期 關(guān)鍵詞：技術(shù)效率
李宏舟 于文領(lǐng) 閆明喆
摘要：為了理清中國城市供水業(yè)連年虧損的原因，本文借鑒收入上限規(guī)制的邏輯。將城市供水企業(yè)的效率測算結(jié)果與其成本分析聯(lián)系在一起，首次定量估算了中國城市供水業(yè)的可節(jié)約成本范圍。具體而言，本文收集了2004-2013年1 972組中國城市供水企業(yè)的面板數(shù)據(jù)。利用隨機(jī)前沿分析框架下的B-C（95）模型、隨機(jī)系數(shù)模型和廣義真實(shí)隨機(jī)效應(yīng)模型，通過距離函數(shù)測算出樣本城市供水企業(yè)的技術(shù)效率為84.10%-91.50%，然后進(jìn)一步估算了其配置效率為70%-100%時(shí)。供水企業(yè)可節(jié)約成本為619.7299億-2 998.7640億元，大于樣本期間的虧損額228.7000億元。據(jù)此可知，導(dǎo)致中國城市供水業(yè)虧損的原因不是成本上升，而是效率低下，對應(yīng)的解決方案不是提高水價(jià)，而是參照近年來的輸配電價(jià)監(jiān)管思路，在價(jià)格監(jiān)管體系中引入激勵(lì)機(jī)制。以激勵(lì)供水企業(yè)提高效率和降低成本。
關(guān)鍵詞：城市供水業(yè)；成本效率；技術(shù)效率；隨機(jī)前沿分析
一、問題的提出
根據(jù)《城市供水統(tǒng)計(jì)年鑒》，進(jìn)入21世紀(jì)后中國城市供水業(yè)連年虧損，2004-2013年其虧損總額達(dá)228.7000億元。企業(yè)虧損的直接原因是價(jià)格低于成本。因而提高價(jià)格、降低成本或同時(shí)提高價(jià)格和降低成本是三個(gè)備選的解決方案。至于具體選擇哪一個(gè)方案，則要視虧損的原因而定。為了理清虧損的原因，本文假設(shè)供水企業(yè)的賬面成本，也就是監(jiān)管機(jī)構(gòu)能夠看到的成本為C，它實(shí)際上包括兩部分：一部分為企業(yè)的真實(shí)成本C1，另一部分為各種無效率帶來的可節(jié)約成本C2。如果可節(jié)約成本C2大于或等于虧損額，則說明無效率是導(dǎo)致虧損的原因，合理的應(yīng)對方案不是提高水價(jià)，而是激勵(lì)供水企業(yè)提高效率，甚至降低價(jià)格（因?yàn)榫哂袎艛嘈再|(zhì)的城市公用事業(yè)以保本微利為原則）：如果C2小于虧損額，這意味著即使消除所有的無效率仍無法改變供水企業(yè)虧損的現(xiàn)狀，即效率低下和成本上升共同導(dǎo)致了供水企業(yè)虧損。因而合理的應(yīng)對方案是提高效率和提高水價(jià)的組合拳。在上述假設(shè)中，賬面成本C和虧損額是可觀測值，而C1和C2是不可觀測的，但C2/C=1-成本效率。如果能夠得到中國城市供水業(yè)的成本效率值，則可以判斷出C2的大小，C2=賬面成本×（1-成本效率），而隨機(jī)前沿分析框架則可以用來估算成本效率。因此，本文的研究邏輯是通過隨機(jī)前沿分析框架，測算出樣本城市供水企業(yè)的成本效率，從而估算中國城市供水業(yè)賬面成本中C2的大致范圍，并將其與虧損額進(jìn)行比較。
與王志良等、于良春和程謀勇、Jiang和Zheng、肖興志和韓超與王芬和王俊豪對中國城市供水效率的現(xiàn)有研究相比。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于：一是首次將效率測算結(jié)果與供水企業(yè)成本分析聯(lián)系起來，估算了中國城市供水企業(yè)在樣本期間的可節(jié)約成本范圍，定量分析了供水企業(yè)虧損的原因。二是在效率測算中應(yīng)用了隨機(jī)前沿分析框架?，F(xiàn)有研究主要采用非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析或非前沿面理論的參數(shù)方法，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法因?yàn)楹雎噪S機(jī)誤差可能導(dǎo)致效率值的測算出現(xiàn)較大偏差，該方法主要被應(yīng)用于數(shù)據(jù)收集相對不完善的早期效率研究中，基于非前沿面理論測算得到的部分生產(chǎn)要素效率或生產(chǎn)率不能正確反映全要素效率或生產(chǎn)率的情況。三是考慮了外部環(huán)境因素對效率的影響。在以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法為主的現(xiàn)有研究中普遍沒有將環(huán)境變量考慮在內(nèi)，這等于默認(rèn)所有供水企業(yè)所處的外部環(huán)境是完全相同的，顯然這種假設(shè)過于苛刻，會(huì)導(dǎo)致較大的測算誤差。四是研究樣本為相對微觀的市級城市供水企業(yè)。現(xiàn)有研究主要以省級供水部門作為決策單元，這些數(shù)據(jù)主要來自于《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》等相關(guān)資料，是所轄市級供水企業(yè)數(shù)據(jù)的匯總。本文以國務(wù)院批準(zhǔn)的建制市供水企業(yè)作為決策單元，樣本數(shù)量大，而且數(shù)據(jù)全部來自中國城鎮(zhèn)供水排水協(xié)會(huì)收集整理的《城市供水統(tǒng)計(jì)年鑒》，數(shù)據(jù)方面的統(tǒng)計(jì)誤差相對較小，可供選擇的變量種類較多，能夠減少數(shù)據(jù)缺失對建模和效率測算可能帶來的負(fù)面影響。
二、研究設(shè)計(jì)
1.數(shù)據(jù)來源與樣本選擇
本文所采用的數(shù)據(jù)來自中國城鎮(zhèn)供水排水協(xié)會(huì)編纂的《城市供水統(tǒng)計(jì)年鑒》，該協(xié)會(huì)每年以國務(wù)院批準(zhǔn)的建制市為對象，對其轄區(qū)內(nèi)的供水企業(yè)實(shí)施調(diào)查。比如2010年共有654個(gè)建制市，實(shí)際編入年鑒（2011年版）的供水企業(yè)有666家（北京等地有多家供水企業(yè)）。本文的樣本主要來自這666家接受調(diào)查并填寫全部或部分所需數(shù)據(jù)的城市供水企業(yè)，樣本區(qū)間設(shè)定為10年（2004-2013年），經(jīng)過初步篩選，本文發(fā)現(xiàn)能夠全部給出所需數(shù)據(jù)的企業(yè)共有201家。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，廣東中山和江蘇淮安的供水設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)率數(shù)據(jù)異常，全部大于1，貴州六盤水和廣東梅州部分年份的數(shù)據(jù)異常，剔除這些出現(xiàn)異常值的市和部分年份以后，進(jìn)入最終樣本的城市供水企業(yè)共有199家，合計(jì)有1 972組觀測數(shù)據(jù)。
2.模型設(shè)定
在效率測算的建模過程中，為了提高測算的精度，需要考慮的問題主要有：
（1）函數(shù)方程的選擇。即從生產(chǎn)函數(shù)、距離函數(shù)和成本函數(shù)中選擇適合研究目的且可以匹配所需數(shù)據(jù)的函數(shù)方程。根據(jù)城市供水企業(yè)供水量是由用戶而非生產(chǎn)者決定的技術(shù)特征和數(shù)據(jù)的可得性，本文選用投人導(dǎo)向型距離函數(shù)。因?yàn)楦鶕?jù)距離函數(shù)測算的是技術(shù)效率，所以還需要將其轉(zhuǎn)換為本文需要的成本函數(shù)。
（2）函數(shù)形式的選擇。本文將分別使用柯布一道格拉斯函數(shù)形式和超越對數(shù)函數(shù)形式進(jìn)行模擬和估算，然后根據(jù)上述判斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行選擇。
（3）選擇什么樣的隨機(jī)前沿函數(shù)模型。自Aigner等與Meeusen和Broeek首次提出隨機(jī)前沿分析模型至今，學(xué)者們提出多種模型，具體可以分為四代：第一代模型以Pitt和Lee與Schmidt和Sickles為代表，該類模型假設(shè)無效率值在樣本期間沒有變化。而且沒有將無效率項(xiàng)與時(shí)不變的企業(yè)特質(zhì)性區(qū)別開來，從而增大了效率值的測算誤差：第二代模型以Cornwell等與Kunibhakar為代表，該類模型假設(shè)無效率值隨時(shí)間變化，但沒能將無效率項(xiàng)與時(shí)不變的企業(yè)特質(zhì)性區(qū)別開來；第三代模型對無效率項(xiàng)與時(shí)不變的企業(yè)特質(zhì)性進(jìn)行了區(qū)分，以Greene與Wang和Ho為代表：第四代模型屬于范式上的改變，該類模型假設(shè)企業(yè)的無效率項(xiàng)分為時(shí)變的無效率部分和時(shí)不變的無效率部分，代表性研究包括Kumbhakar和Hialmarsson、Kumbhakar等與Filippini和Greene。本文樣本區(qū)間跨度為10年，因而第一代模型排除在外，第二代模型雖然有缺陷，但Battese和Coelli Eis構(gòu)建的模型（以下簡稱B-C（95）模型）因?yàn)榭梢酝瑫r(shí)回歸出無效率影響因素而被廣泛使用。本文選用的模型包括第二代的B-C（95）模型、第三代的真實(shí)隨機(jī)效應(yīng)模型（True Random Effects Model。以下簡稱TREM）和第四代的廣義真實(shí)隨機(jī)效應(yīng)模型（Generalized True Random Effects Model，以下簡稱GTREM）。其中第二個(gè)模型為在TREM基礎(chǔ)上拓展的隨機(jī)系數(shù)模型（Random Parameter Model，以下簡稱RIM）。
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二、研究設(shè)計(jì)
1.數(shù)據(jù)來源與樣本選擇
本文所采用的數(shù)據(jù)來自中國城鎮(zhèn)供水排水協(xié)會(huì)編纂的《城市供水統(tǒng)計(jì)年鑒》，該協(xié)會(huì)每年以國務(wù)院批準(zhǔn)的建制市為對象，對其轄區(qū)內(nèi)的供水企業(yè)實(shí)施調(diào)查。比如2010年共有654個(gè)建制市，實(shí)際編入年鑒（2011年版）的供水企業(yè)有666家（北京等地有多家供水企業(yè)）。本文的樣本主要來自這666家接受調(diào)查并填寫全部或部分所需數(shù)據(jù)的城市供水企業(yè)，樣本區(qū)間設(shè)定為10年（2004-2013年），經(jīng)過初步篩選，本文發(fā)現(xiàn)能夠全部給出所需數(shù)據(jù)的企業(yè)共有201家。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，廣東中山和江蘇淮安的供水設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)率數(shù)據(jù)異常，全部大于1，貴州六盤水和廣東梅州部分年份的數(shù)據(jù)異常，剔除這些出現(xiàn)異常值的市和部分年份以后，進(jìn)入最終樣本的城市供水企業(yè)共有199家，合計(jì)有1 972組觀測數(shù)據(jù)。
2.模型設(shè)定
在效率測算的建模過程中，為了提高測算的精度，需要考慮的問題主要有：
（1）函數(shù)方程的選擇。即從生產(chǎn)函數(shù)、距離函數(shù)和成本函數(shù)中選擇適合研究目的且可以匹配所需數(shù)據(jù)的函數(shù)方程。根據(jù)城市供水企業(yè)供水量是由用戶而非生產(chǎn)者決定的技術(shù)特征和數(shù)據(jù)的可得性，本文選用投人導(dǎo)向型距離函數(shù)。因?yàn)楦鶕?jù)距離函數(shù)測算的是技術(shù)效率，所以還需要將其轉(zhuǎn)換為本文需要的成本函數(shù)。
（2）函數(shù)形式的選擇。本文將分別使用柯布一道格拉斯函數(shù)形式和超越對數(shù)函數(shù)形式進(jìn)行模擬和估算，然后根據(jù)上述判斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行選擇。
（3）選擇什么樣的隨機(jī)前沿函數(shù)模型。自Aigner等與Meeusen和Broeek首次提出隨機(jī)前沿分析模型至今，學(xué)者們提出多種模型，具體可以分為四代：第一代模型以Pitt和Lee與Schmidt和Sickles為代表，該類模型假設(shè)無效率值在樣本期間沒有變化。而且沒有將無效率項(xiàng)與時(shí)不變的企業(yè)特質(zhì)性區(qū)別開來，從而增大了效率值的測算誤差：第二代模型以Cornwell等與Kunibhakar為代表，該類模型假設(shè)無效率值隨時(shí)間變化，但沒能將無效率項(xiàng)與時(shí)不變的企業(yè)特質(zhì)性區(qū)別開來；第三代模型對無效率項(xiàng)與時(shí)不變的企業(yè)特質(zhì)性進(jìn)行了區(qū)分，以Greene與Wang和Ho為代表：第四代模型屬于范式上的改變，該類模型假設(shè)企業(yè)的無效率項(xiàng)分為時(shí)變的無效率部分和時(shí)不變的無效率部分，代表性研究包括Kumbhakar和Hialmarsson、Kumbhakar等與Filippini和Greene。本文樣本區(qū)間跨度為10年，因而第一代模型排除在外，第二代模型雖然有缺陷，但Battese和Coelli Eis構(gòu)建的模型（以下簡稱B-C（95）模型）因?yàn)榭梢酝瑫r(shí)回歸出無效率影響因素而被廣泛使用。本文選用的模型包括第二代的B-C（95）模型、第三代的真實(shí)隨機(jī)效應(yīng)模型（True Random Effects Model。以下簡稱TREM）和第四代的廣義真實(shí)隨機(jī)效應(yīng)模型（Generalized True Random Effects Model，以下簡稱GTREM）。其中第二個(gè)模型為在TREM基礎(chǔ)上拓展的隨機(jī)系數(shù)模型（Random Parameter Model，以下簡稱RIM）。
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